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12/9 (土)

0ce22cb96f8c9fffd176e56222b22b1c SORACOM UG
第2回目はSORACOM最新情報に加えて噂のNEWデバイス「Wio LTE」のハンズオンです。
SORACOM User Group 東海 #2 IoTプラットフォームSORACOMでは、SIMを利用することで、さまざまなモノに、リーズナブルに、だれでも、いつでも、どこでもモバイルデータ通信を組み込むことができるようになりました。 SORACOM User Group 東海として2回目のイベントとなる今回は、SORACOMの最新のアップデートや、噂の最新デバイス「Wio LTE」のハンズオンを行います。 ぜひご参加ください!! タイムスケジュール(予定) 時刻 時間 内容 登壇者 13:00~13:15 15min オープニング cloudpack高野 13:15~14:15 60min SORACOM最新アップデート SORACOM松下 14:15~14:30 15min 座談会 ~深センの今~ SORACOM松下, SORACOM熊崎, Seeed松岡 14:30~14:40 10min ハンズオン準備・小休止 ー 14:40~16:10 90min Wio LTEハンズオン Seeed松岡 16:10~16:20 10min クロージング cloudpack高野 ※イベント終了後、近くのHUBで懇親会を行いたいと思います。キャッシュオンなので軽く一杯でも全然構いませんのでこちらもぜひご参加ください。 参加対象者 SORACOM/IoTに興味がある方(エンジニア、セールス、企画、マーケティング等)誰でも参加可能です。 担当分野(ハードウェア、ソフトウェア、クラウド等)は問いません。 持ち物 Wi-Fiに接続可能なノートPC(Win/Mac) USB-Aポートがあり、 Arduinoとの接続時にOSからシリアルポートとして利用可能なこと。 事前に、Arduino IDEをインストールしておいてください。(当日インストールでも大丈夫ですが、前もってしていただくとスムーズです。) レンタルするもの Wio LTE 本体 センサー 機材協力 株式会社ソラコム Seeed株式会社 アイレット株式会社cloudpack事業部

12/8 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会+ハンズオン その9
機械学習 名古屋 分科会 機械学習名古屋 勉強会の分科会です。 この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人 機械学習(Deep Learning)の 理論を知りたい 人 ぜひ、ご参加ください。 (最新動向・実践等は、通常会(次回:未定)で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会+ハンズオン 分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 今回は『7章 畳み込みニューラルネットワーク』の「7.4 Convolution/Poolingレイヤの実装」からです。 進め方 参加者でさらっと読み合わせる(担当者は決めずその場で回し読み) Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする(ハンズオン) みんなで疑問点を質問、解消していく 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる ハンズオンについて 以下の環境を前提とします: Python / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) Jupyter notebook(リアルタイムに打ち込みながら動作確認します) 以上の環境(Python+Ruby+Julia+Jupyter)をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています!ぜひご利用ください! (使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画(録画)を参考にしてください) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)が更新されています。イメージを更新(docker pull ~)しておいてください。  2回目以上の参加者の方:勉強会用リポジトリも随時更新(前回の内容反映など)しています。こちらも更新(git pull)しておいてください) 内容 補足 会場について ヤフー株式会社様より、会場についての注意事項 ゼロから作る Deep Learning第7章の読み合わせ+サンプル実行確認 Jupyter notebook でハンズオン適宜疑問点の質問も受付 (休憩) 20:00 までに1回休憩を挟む予定 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。 会場 ヤフー株式会社様のご厚意により、今回も会場をご提供いただきました! ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F(地図) JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から) 注意事項 できる限り18:20~18:50の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示いただき、係員の誘導にしたがってください。 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索 PCをご持参ください。実際にコードを打ち込んで動作確認していただく予定です。 無線LANの提供はあります。 大画面モニタはあります。 今後の予定 #10 2018/01/19(金)(予定)

12/7 (木)

Cccf4b48b1d0674a197e30ef8728e124 HoloMagicians
【急遽開催】MSのHoloLensに関わる人と交流しながら、MRへの理解を深めましょう!
開催概要 イベント名:Nagoya HoloLens Meetup vol.02 日程: 12/7( 木 ) 時間:17:45 受付開始 Meetup/懇親会 :18:00~20:00 入退場自由です。お好きな時間にご来場&ご退出ください。 ※電源、wi-fiあります。 会場 TKPガーデンシティPREMIUM名古屋新幹線口 バンケットホール9A 住所 愛知県名古屋市中村区椿町1-16 井門名古屋ビル 9F 費用 ・無料 ・持物:特になし(HoloLensをお持ちで無くても大丈夫です) タイムテーブル 開始時間 内容 17:45 開場 18:00 セッション(MSの方のお話) 18:30 乾杯&歓談 18:45 LT 19:50 Wrap up 主催 ・HoloMagicians ・名古屋 HoloLens meetup企画会 ・日本マイクロソフト株式会社 注意事項 HoloLens体験会ではありません。また、機材の破損などについて、主催側でその責任は負えません。 イベントスタッフによる写真やビデオ撮影等を予定しております。 撮影されました内容は後日主催者や会場提供者によるイベントの開催レポート等に使わせていただくことがありますので、予めご了承ください。

12/2 (土)

No image 108x72 g 名古屋CV・PRML勉強会
内容 産業技術総合研究所 片岡様によるご講演 タイトル: CVPR2017/ICCV2017から見た研究動向 発表者: 片岡裕雄(産総研) 2017年のCV分野に何が起きたのか,さらに今後すべき研究についてご講演いただきます. 名古屋工業大学 福嶋先生によるご講演 タイトル: 計算機アーキテクチャを考慮した高能率画像処理プログラミング 発表者: 福嶋慶繁(名工大) 本稿では,画像処理における高能率計算を達成するために,並列化・ベクトル化プログラミング手法とそのデザインパターンや画像処理専用プログラミング言語について述べる.ムーアの法則に従ってトランジスタの集積度が上がり続けているが,一方で計算機アーキテクチャは複雑化しており,計算機の性能を生かすためにはアーキテクチャに合わせたプログラミングが必須である.また,データI/O性能の成長は演算能力の向上に比べてなだらかであり,この非対称性を考慮したプログラミングも重要である. 実験では,これらを考慮することで画像の単純な線形変換や畳み込み処理,高度なアップサンプル処理が効率化されることを示す. 参加費 参加費は無料です.気軽に参加して下さい. その他 本イベントページの参加人数は参考程度にご覧ください. イベントページを確認されずに参加される方も多いので, 実際の参加人数は表示されている人数よりも多いときがほとんどです. 人数の把握のため, 本イベントページを確認されて参加される方はできるだけ本ページからの参加登録をお願いします.

12/1 (金)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
概要 Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。トヨタ自動車より約105億円の追加投資を受けたPreferred Networks の丸山先生のご講演、実際のChainer/Azureを使った製造業のお客様の深層学習取り組み紹介、主に製造業向けの深層学習・AIソリューションご紹介、マイクロソフトのオファリングのご紹介、といったアジェンダを予定しております。 日時:12/1 (金) 9:30‐12:20 場所:JPタワー名古屋 ホール&カンファレンス 愛知県名古屋市中村区名駅1-1-1 KITTE 名古屋3F 参加対象者 深層学習・AI 活用を検討されているユーザー企業の皆様 (今回は製造業向けがメインでございますが、ソリューションにご興味あればどなたでもご参加ください) 参加することで得られるもの ●深層学習が製造業にもたらす影響、最先端の事例 ●実際に使えるAIソリューション、その費用感、効果 ●各社からのオファリング、社内エンジニア教育プログラム タイムテーブル 時間 セッションテーマ 登壇者 9:00 受付・開場 9:30 開演 9:30-9:40 オープニング 日本マイクロソフト株式会社 9:40-10:10 実用化が進む深層学習の今 - 深層学習はインダストリアル IoT に何をもたらすのか?- 株式会社Preferred Networks 最高戦略責任者 丸山 宏 10:10-10:40 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 深層学習利活用のご紹介 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社倉又 淳 齋藤 進 10:40-11:00 満足度100% ディープラーニングハンズオンで始める AI 人材育成 株式会社キカガク 代表取締役社長 吉崎 亮介 11:00-11:10 休憩 11:10-11:30 深層学習の導入で抱える課題とユースケース実例 株式会社Ridge-i 代表取締役社長 柳原 尚史 11:30-11:50 ドキュメント自動入力AIプラットフォーム ディープシグマDPAについて 株式会社シグマクシス AI & アナリティックス マネージャー新井克人 11:50-12:10 人工知能による生産性向上の事例ご紹介 株式会社ALBERT 執行役員 データ分析部 部長 シニアアナリスト 安達 章浩 12:10-12:30 Microsoft の AI ソリューションアップデート&オファリングのご紹介 日本マイクロソフト株式会社 事業開発 マネージャー(深層学習) 廣野 淳平

11/11 (土)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
※今回はオリファビル4階になります
☆★☆★☆★  来栖川電算様にスポンサーになって頂きました。  ☆★☆★☆★ ☆★☆★☆★ 参加費無料です。どなたでもお気軽にご参加下さい。 ☆★☆★☆★ 今回は、4階になります。お気を付けください。 1. TensorBoradのハンズオン 機械学習で結果や途中経過を確認・レポートするのに、データの可視化が重要になってきます。 今回は TensorFlow に標準で付いてくる(※1) TensorBoard で、様々な可視化を体感できるハンズオンを行いたいと思います。 学習過程の可視化(loss、正解率、その他の評価指標などの確認) 学習途中経過の可視化(Data Augmentation 後の画像 、重みのHistogramなどの確認) 学習結果の可視化(汎化性能、分類結果などの確認) ※詳細は ハンズオン資料 を参照ください。 ハンズオン資料 ハンズオン資料 環境等 以下の環境を前提とします: Python 2.7.x / 3.x (3.5 以上を推奨) TensorFlow v1.3.0 それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorFlowをご用意ください。 TensorBoard v0.1.8(※1) それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorBoardをご用意ください。 numpy v0.11.x 以上 matplotlib v2.0.x 以上 ※これらの環境構築済の Docker イメージ を用意しました。docker pull antimon2/mln201711 してご利用ください。 ※ ハンズオン資料 も参照ください。 ※1…TensorFlow 最新版(v1.3)では別パッケージになっていますが、pip等でインストールした場合には依存関係で同時にインストールされるようになっています。 2. 発表 何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。 antimon2 (未定、NGK2017B の再アナウンス・Julia について等を予定) n-katsu doc2vecについて 時間割 13:00-13:10 挨拶 13:10-14:30 ハンズオン 14:40-15:00 ハンズオンの解説・質疑応答 15:00-     発表 会場や会費について 会場:名駅南VIPルーム (4階) 住所:名古屋市中村区名駅南1丁目19-27 オリファビル4階 会費:無料 お気軽にご参加ください。 懇親会について 懇親会も来栖川電算様が一部、負担をしていただけます。 ぜひ、ご参加ください。

11/10 (金)

C0a692bf3e8aa66150559ea1a042a31d 機械学習 名古屋
ゼロから作る Deep Learning 読書会+ハンズオン その8
08機械学習 名古屋 分科会 機械学習名古屋 勉強会の分科会です。 この分科会では、より理論・実装に重きを置いた勉強をしていきます。 機械学習エンジニア として仕事をしている/仕事をしたい人 機械学習(Deep Learning)の 理論を知りたい 人 ぜひ、ご参加ください。 (最新動向・実践等は、通常会(次回:第13回(2017/11/11))で扱います) 動画配信について 動画配信については、現在調整中です。 『ゼロから作る Deep Learning』読書会+ハンズオン 分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。 今回は『6章 学習に関するテクニック』の「6.3 Batch Normalization」からです。 進め方 参加者でさらっと読み合わせる(担当者は決めずその場で回し読み) Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする(ハンズオン) みんなで疑問点を質問、解消していく 機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる ハンズオンについて 以下の環境を前提とします: Python / Ruby / Julia 等いずれかの環境: Python 3.x 以上 NumPy Matplotlib(グラフを表示するのに必要) Ruby 2.1 以上 Numo::NArray Numo::Gnuplot(グラフを表示するのに必要) Julia 0.5 以上 PyPlot または Gadfly 等(グラフを表示するのに必要) その他、あなたがお使いの言語環境(行列計算(ベクトル計算・テンソル計算含む)の出来るライブラリとグラフ描画ライブラリを備えたもの) Jupyter notebook(リアルタイムに打ち込みながら動作確認します) 以上の環境(Python+Ruby+Julia+Jupyter)をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています!ぜひご利用ください! (使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画(録画)を参考にしてください) (第3回までの参加者向け:勉強会用 Dockerイメージ(Julia/Ruby のバージョンアップ)が更新されています。イメージを更新(docker pull ~)しておいてください。  2回目以上の参加者の方:勉強会用リポジトリも随時更新(前回の内容反映など)しています。こちらも更新(git pull)しておいてください) 内容 補足 会場について ヤフー株式会社様より、会場についての注意事項 ゼロから作る Deep Learning第6章の読み合わせ+サンプル実行確認 Jupyter notebook でハンズオン適宜疑問点の質問も受付 (休憩) 20:00 までに1回休憩を挟む予定 読み合わせ+ハンズオン(続き) LT 希望者がいれば※1 連絡事項 片付け ※1 LT希望者はイベント管理者までメッセージください。必ずしも希望に添えられないかもしれないので予めご了承ください。 会場 ヤフー株式会社様のご厚意により、今回も会場をご提供いただきました! ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F(地図) JR・名鉄・近鉄・地下鉄 名古屋駅 徒歩5分(地下鉄1番出口から) 注意事項 できる限り18:20~18:50の間にお越しください。会場の4Fまで直接お越しください。 4F 入り口にて、connpass の「受付票」をご提示ください。イベントページから「受付票を見る」リンククリックで表示できます。事前に印刷/その場でスマホ等で表示してご提示いただき、係員の誘導にしたがってください。 遅れてくる場合も、20:00までに会場の4Fまでお越しいただき、警備員に勉強会参加の旨を伝え、「受付票」を提示してください。20:00以降は入場は出来ません。 終了時間はあくまでも目安ですので、前後する可能性があります。 書籍「ゼロから作る Deep Learning」はご持参ください。 電子書籍版もあります。→ https://www.oreilly.co.jp/ebook/ から「ゼロから作る」で検索 PCをご持参ください。実際にコードを打ち込んで動作確認していただく予定です。 無線LANの提供はあります。 大画面モニタはあります。 今後の予定 #9 2017/12/08(金)(予定)

10/9 (月)

80b4672868bee71ea3860cbb49d5c8ee Maker Lab Nagoya
~フルカラーLED とスイッチと ホワホワ~
ちょっと間近ですが、初心者向けのArduino講座をします! 先生は、Arduinoの互換機を作って販売している@Ghz2000です。 講座終了後は質問タイムもあるので、これを機会にArduinoをはじめてみませんか!? 【名古屋】第2回 これから始める Arduino講座 第2回 Lホワ!! ~フルカラーLED とスイッチと ホワホワ~ ■内容 第2回の「Lホワ!! ~フルカラーLED とスイッチと ホワホワ~」では、こんなことができるようになります。 LEDチカチカ(通称:Lチカ)は出来た→ 次はLEDをホワホワ点滅させてみる(通称:Lホワ) フルカラーLEDを使ってみる スイッチを使ってLEDを制御してみる 【発展】LEDの光り方をプログラムする 講師 @Ghz2000 プロフィール: 趣味で電子工作をしています。 Make: イベントやニコニコ動画のイベント等に出展したり、ワークショップを行ったりしています。 ■対象 電子工作に興味のある方 初心者も歓迎! 今回は初級向けですが、今後要望が多ければArduinoワークショップの発展版や、その他のWSも計画中です。 挑戦したいジャンル、作りたいモノがあればコメント等下さい! ■参加費に含まれるもの(当日お渡しします) フルカラーLED 抵抗 ラボ利用料 ■お持ち頂くもの ご自身のノートPC お持ちの方はArduino (この講座はUnoを前提で行います。Uno以外の方は事前にご相談ください) ArduinoとPCを接続するUSBケーブル ブレッドボード(お持ちでなければ当日購入いただけます) ワイヤー(お持ちでなければ当日購入いただけます) Arduinoを使ってどんな事がしたいですか? イメージ ■参加費用 3000円 (ラボ利用料・部品代込み) 当日受付でお支払い頂きます。 ■お持ち頂くものについて ラボでも購入できますが、ネットで事前に購入できます。 価格はラボの自販機の価格です。 ブレッドボードとワイヤーのセット 500円 USBケーブル 100円 ArduinoUNO (事前予約) 4000円 Universalnoキット 1700円 ├書き込み器 (事前予約) 600円 スイッチサイエンス様 WEBサイト http://www.switch-science.com/catalog/789/ ■日時 2017年10月09日(月:祝) 11時〜13時  WS終了後もラボをお使いいただけます。 17時まで交流や自主学習におつかいいただけます。 ■場所 Maker Lab Nagoya 名古屋市中区新栄2-2-19 新栄グリーンハイツ2F ■地図 http://makerlab.jp/#access ■募集人数 7名(先着順) ■日程は未定ですが、今後このような講座を開くかもしれません。 (((調整中))) 第一回 インストール~Lチカ~ 第二回 フルカラーLチカ 第三回 モーター会! ~ギヤとモーターで作る車~ 第四回 液晶をつなぐ! ~I2Cデバイスと printfデバッグ~ 第五回 音を出す! ~音を鳴らして大合奏~ 第六回 SDカードにデータを保存! ~データロガー~ 第7回 Lチカ上級編! ~100個のLED で Lチカ~ ■リンク これから始める Arduino講座 http://makerlab.jp/wiki/workshop:arduino_g1

10/2 (月)

55651c61f6cae09eb5fb2f6adc812381 DEEP LEARNING LAB
概要 Deep Learning Labとは、Chainer/DIMoを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術をビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」を共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたコミュニティです。東京ですでに2度コミュニティイベントが開催されておりますが、満席御礼、満足度100%の、AIや深層学習に興味がある方に最適のイベントになっております。 そのコミュニティイベントをMicrosoftのJapan Partner Conferenceに合わせて全国展開します。また、過去、東京・名古屋で大人気を博しているNVIDIA Deep Learning Institutesも同時開催します。自動運転、ロボットアーム制御などで世界最高峰の技術を誇るPreferred Networks、AIに最適なクラウドサービスを提供するMicrosoft、AIコンピューティングに欠かせないGPU/ライブラリサービスを提供するNVIDIA、また、Deep Learning Labのコミッティ企業であるUEI、SCSKの力を結集したこのイベントに是非ご参加ください。 参加対象者 Deep Learning Lab トラック ユーザー企業:経営層、経営企画、事業開発、情報システム企画、総務、人事、マーケティング、その他データ活用・AI活用を検討されている事業部門の方 パートナー企業:経営コンサルティング企業、人工知能コア技術開発企業、システムインテグレータ、アプリケーションベンダー、その他データ活用・AI活用によるソリューション提供を検討されている方 アカデミック(大学・研究機関)、官公庁、地方自治体の方 NVIDIA DLI トラック 深層学習にハンズオン形式で触れてみたいエンジニアの方 翌日はMicrosoft Japan Partner Conference開催 下記よりお申し込みください。(無料) https://www.microsoft.com/ja-jp/partner/inspire/2017/nagoya.aspx イベント詳細情報 *日時:10/2 (月)の12:00-18:30 *場所:ミッドランドホール 名古屋市中村区名駅四丁目7番1号 (オフィスタワー5F) *その他:懇親会では、お飲み物と軽食をご用意しております。 Deep learning Lab Session 時間 Deep learning Lab Session 登壇者 12:00 開場 13:00 開演 13:00-14:00 Preferred Networks 深層学習最新事例DIMo による映像解析、異常検知PFN x MS アライアンスアップデート 株式会社Preferred Networks ビジネス開発担当 渡部創史 14:00-15:00 AI導入ケースとビジネスインパクト・DLL分科会のススメ SCSK株式会社 AIビジネス推進室副室長 帯津勉 15:00-15:30 休憩 15:30-16:30 Microsoft ではじめる AIDLラボ パートナープログラムのご紹介 日本マイクロソフト株式会社 事業開発 マネージャー(深層学習) 廣野淳平 16:30-17:30 実用としての深層学習 ~深層学習の利用事例と展望~ DEEPStation for Microsoft Azure で始める深層学習 株式会社UEI 代表取締役社長兼CEO清水亮 17:30-18:30 懇親会 NVIDIA DLI Session (ハンズオン ) このイベントに申し込む:http://eventregist.com/e/DLI_DLL_nagoya_2017 時間 NVIDIA DLI Session 12:00 開場 12:30-14:00 ハンズオン #1: Chainer による画像分類エヌビディア合同会社ディープラーニング ソリューション アーキテクト兼 CUDA エンジニア村上 真奈Chainer はディープラーニングのフレームワークの 1 つで、柔軟かつ直感的にネットワークを記述できる事を特徴としています。GPU にも対応しており、高速な学習が可能です。このハンズオンでは、Chainer で利用されている NumPy 互換インターフェース GPU 用数値演算ライブラリ CuPy の使い方や、Chainerの基本概念および使い方、さらにディープラーニングの基礎について、画像分類を例に学んでいただきます。Chainer + Python でディープラーニングを体験しましょう。 14:00-14:15 休憩 14:15-15:45 ハンズオン #2: Chainer による医用画像セグメンテーション株式会社Preferred Networksリサーチャー齋藤 俊太医用画像診断には、異常細胞や血管に対応するピクセルを診断画像から分離して、特定器官を抽出する事が大変重要です。本ハンズオンでは、心臓画像データセットと Chainer を用いて画像セグメンテーション(画像のピクセルがどのカテゴリーに所属するか分類する問題)用ニューラルネットワークの学習および評価方法について学びます。Chainer のコンピュータビジョンモジュールである ChainerCV の使い方についても紹介します。なお、本ハンズオンは、Chainer の使い方およびディープラーニングの基本知識がある事を前提としています。ハンズオン #1 と合わせての受講を推奨します。 15:45-16:00 休憩 16:00-17:30 ハンズオン #3: Chainer による深層強化学習エヌビディア合同会社ディープラーニング ソリューション アーキテクト山崎 和博台車の上の棒が倒れないよう台車を制御する CartPole 問題は、強化学習における古典的な問題の一つです。本ハンズオンでは、この問題を例に、 Chainer の強化学習モジュール ChainerRL と強化学習の開発・評価のためのプラットフォーム OpenAI Gym を用いて、強化学習の基本概念とディープラーニングの果たす役割について学びます。深層強化学習に興味がある方は是非ご参加下さい。 17:30-18:30 懇親会 Deep Learning Lab講師紹介 清水 亮 株式会社UEI 代表取締役兼CEO 東京大学 先端科学技術研究センター 身体情報学 客員研究員 略歴 大学在学中に米Microsoft Corp. で働くため中退 98年 (株)ドワンゴに参画 モバイル事業を立ち上げる 03年 独立して人工知能開発を定款とする(株)UEIを設立し、現職 05年 独立行政法人IPAより「天才プログラマー/スーパークリエイター」の称号を得る 16年 ソニー・コンピュータサイエンス研究所と深層学習GUI環境「CSLAIER」を開発 渡部創史 株式会社Preferred Networks ビジネス開発担当 帯津 勉 SCSK株式会社 AIビジネス推進室副室長 略歴 84年 株式会社CSK(現SCSK)入社、産業用ロボット・無人化工場の研究開発に従事。 02年 クレジットカード不正検知、金融業務アウトソーシングのサービスマネージャーを経て、 現在はPreferred Networks社との業務提携、及びディープラーニング導入コンサルティングを推進中。 廣野 淳平 日本マイクロソフト株式会社 深層学習 ビジネス開発マネージャー Deep Learning Lab コミュニティマネージャー 略歴 AI の果実をありとあらゆる人に届けるべく、Microsoft Azure のクラウドプラットフォームを活用した深層学習ビジネスを推進。業界全体にも貢献すべく、教育プログラムや、Deep Learning Lab コミュニティ活動にも従事。

5/24 (水)

概要 Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft による、深層学習に関する「最新技術を最新ビジネスで活用している事例」や「最新の技術動向」共有することで、深層学習技術者の裾野を広げ、実社会での利用拡大を図ることを目的としたイベントです。 日時:5/24(水)の19:30-21:00 場所:ウインク愛知 11階 1103会議室(http://www.winc-aichi.jp/access/) その他:お飲み物と軽食をご用意しております。 タイムテーブル(仮) 時間 セッションテーマ 登壇者 19:00 開場 19:30 開演・オープニングトーク 19:30-19:40 進化するChainer Preferred Networks : 海野 裕也 19:40-19:50 PaintsChainerで創るクリエイティブの未来 Preferred Networks : 米辻 泰山 19:55-20:15 Aerial Robotics at Microsoft Research Microsoft Research : Shital Shah 20:15-20:25 Special Announcement Preferred Networks : 丸山 宏、Microsoft : 田丸 健三郎 20:25-20:35 お楽しみ抽選会 Microsoft Presents 20:35-20:55 歓談 21:00 終了